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搜索资源列表

  1. facenet 人脸识别代码

  2. 本资源为利用tensorflow和python编写的facenet代码，包含mtcnn图像校准和facenet tripletloss训练代码

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_35621264

  1. 人脸识别代码

  2. ----------------- # DFace • [![License](http://pic.dface.io/apache2.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|----------

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：ihftujb

  1. 基于mtcnn和facenet的人脸识别

  2. 基于mtcnn和facenet的人脸识别，已经试验过了，可以直接运行

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41369099

  1. 基于MTCNN和Facenet的人脸识别.pdf

  2. 基于MTCNN和Facenet的人脸识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别python源码

  2. MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别 主要实现方式参考博客：https://blog.csdn.net/zhonglongshen/article/details/90202620

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：mao_hui_fei

  1. wyq-face-recognition.zip

  2. 本系统采用基于MTCNN和faceNet实现的人脸识别系统，通过提取人脸特征与人脸库中人脸进行比较，获得检测人脸名字。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：qq_36810798

  1. mtcnn-FaceNet实现人脸检测 人脸识别 开箱即用

  2. mtcnn实现人脸检测，使用的haar人脸特征分类器，FaceNet实现人脸识别； 使用PyCharm可直接打开，开箱即用 使用了FaceNet的预训练模型，因为模型资源过大，我分开上传了，可在我的个人主页找到对应预训练模型下载，放在项目中对应的mtcnn-FaceNet\models的每个目录底下即可； 人脸数据库初始化的人脸数据是我在网上找到明星照片，使用mtcnn和Haar从mtcnn-FaceNet\dataset\images文件夹中所有文件提取人脸，放在mtcnn-FaceNet\d

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_39591507

  1. PyQt5_Face_Recognition:使用MTCNN FaceNet PyQt5设计学生人脸识别系统-源码

  2. 基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统 已经通过测试，希望各位认真认真阅读README，README中写了很多细节，不熟悉TensorFlow和python的请提前学习。欢迎给小星星。 测试环境： 1.Windows 10的Ubuntu 20.04 2.TensorFlow1.15 GPU版本（没有GPU也可以，CPU版本会慢一些） 3.PyQt5 4，Sqlite3 使用的模型： MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别 程序目录如下： 20170512-11-547

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160645

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38629042

  1. 一文带你读懂计算机视觉

  2. 最近，我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验，这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。近年来，计算机视觉取得了很大进展。这些是我将在这里提到的主题：技术：人脸检测：Haar，HOG，MTCNN，Mobilenet人脸识别：CNN，Facenet目标识别：alexnet，inceptionnet，resnet迁移学习：在一个新场景上用很少的资源重新训练大型神经网络图像分割：rcnn生成式对抗网络计算机视觉所需硬件：选择什么，关键是GPU集成视觉的UI应用程序：ownphoto

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 米尔维斯-源码

  2. 这个专案可协助您找出相片/场景中的名人。 它通过使用MTCNN和Facenet的pytorch实现来工作。 MTCNN在图像中找到所有面部，并将其传递给Facenet以创建每个面部的潜在编码。 利用这个张量，我们可以在已编码名人脸的milvus数据库中找到最接近的匹配项。 结果显示了名人的一些面Kong和相应的代码，因为面Kong数据集不包括名称，而是ID标签。 如何运行： 设置并运行Milvus： 克隆此github存储库： git clone 下载这些文件中的每个文件，并将它们放

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42107374

  1. mtcnn-align-facenet部署：本项目是利用mtcnn网络和facenet网络实现了一个简单的人脸识别功能。整体流程大致如下：首先利用mtcnn网络进行人脸检测和人脸关键点（5个）提取；接着利用人脸关键点进行人脸校正（仿射变换）

  2. mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！ 这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考ker

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42097967

  1. 面部美容预测器：深度学习模型，用于预测图像中面部的美容分数。 领先于最新技术的最高18％（2019）-源码

  2. 面部美容预测器 基于FaceNet和MTCNN的深度学习模型，用于预测图像中人脸的美容分数。 CNN的表现比最新技术高出18％（2019）。 其中包括用于从图像生成特征的脚本，训练回归器以及用于基于gunicorn / gevent进行推理的异步服务器。 基于 要求： python 3.7 安装 pipenv install --dev 快速开始 下载数据集 下载数据集 下载FaceNet模型并将其压缩到data目录中 使用以下方法转换数据集： python scr ipts/conve

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42126677

  1. libfaceid：libfaceid是用于人脸识别解决方案原型的研究框架。 它通过语音合成和语音识别功能无缝集成了多种检测，识别和动态模型-源码

  2. libfaceid，适合所有人的人脸识别库 人脸识别变得容易。 libfaceid是用于面部识别的Python库，它无缝集成了多个面部检测和面部识别模型。 从零到英雄。 学习面部识别的基础知识，并尝试不同的模型。 libfaceid通过提供全面的模型列表供初学者学习各种模型，并简化面部识别解决方案的原型。 从基本模型（Haar Cascades + LBPH）到更高级的模型（MTCNN + FaceNet），支持多种检测和编码/嵌入模型，包括分类模型。 这些模型无缝集成，因此用户可以混合和匹配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：467664896
    • 提供者：weixin_42178688

  1. Facenet-Caffe：使用hnswlib和flask进行Facenet识别和检索，将Tensorflow模型转换为Caffe-源码

  2. 面网咖啡 该项目包含： 一个基于flask的Web应用程序，用于人脸登记和人脸检索。 在iOS中将Inception_resnet_v1模型转换为Caffemodel和CoreML模型。 可以在找到iOS应用 先决条件 烧瓶 pyw_hnswlib pyCaffe Tensorflow（仅用于转换模型） 网络应用 跑步 python faceServer.py 8000 模型路径和保存路径在faceServer.py的顶部定义 caffe_model_path = "./mtcnn"

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42137032

  1. facenet_mtcnn_to_mobile：将facenet和mtcnn模型从tensorflow转换为tensorflow lite和coreml（使用TFLite将FaceNet和MTCNN移植到移动端）-源码

  2. FaceNet和MTCNN转TFLITE和CoreML git clone https://github.com/jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile.git cd facenet_mtcnn_to_mobile pipenv install --dev # 布道 pipenv , 通过使用 pipenv 安装所有依赖包，使用其他版本的包，有可能出现各种转换问题。 pipenv shell # 孵化出运行项目的 shell 环境，以下命令需要在该环境中运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42138703

  1. 基于FaceNet的出勤系统：基于深度学习的Web应用程序，用于通过从教室的监控录像中识别出学生的面部来标记学生的出勤情况-源码

  2. 基于FaceNet的考勤系统 一种基于深度学习的Web应用程序，通过从教室的监视视频录像中识别学生的面部，来标记学生的出勤情况。 入门 Python中的Web应用程序，用于从监视视频中识别教室中学生的脸部，并在Excel工作表中标记出勤情况。 深度学习算法，如MTCNN和FaceNet分别用于人脸检测与识别。 并使用Flask框架创建了Web应用程序。 使用的算法 MTCNN（多任务级联卷积神经网络） 面对网 先决条件 需要在机器中正确安装以下物品。 张量流 Python 烧瓶 科学的 Op

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42127775

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：897024
    • 提供者：weixin_38557727

  1. 一文带你读懂计算机视觉

  2. 最近，我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验，这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。近年来，计算机视觉取得了很大进展。这些是我将在这里提到的主题：技术：人脸检测：Haar，HOG，MTCNN，Mobilenet人脸识别：CNN，Facenet目标识别：alexnet，inceptionnet，resnet迁移学习：在一个新场景上用很少的资源重新训练大型神经网络图像分割：rcnn生成式对抗网络计算机视觉所需硬件：选择什么，关键是GPU集成视觉的UI应用程序：ownphoto

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38653040